Qwen3.5 27B (Reasoning)

AlibabaQwenOpen WeightApache 2.0 · Commercial OK

설명

Qwen3.5-27B is a multimodal dense foundation model with 27 billion parameters. It combines strong reasoning, coding, multilingual, long-context, and visual understanding performance in a production-friendly open-weight package with a native 262K context window.

출시일

2026-02-24

파라미터

27.0B

컨텍스트 길이

262K

모달리티

image, text, video

능력 레이더

general

coding

reasoning

science추정

agents

multimodal

전용 과학 벤치마크가 없을 때 Science는 추론 프록시를 사용하여 추정합니다.

랭킹

도메인	#순위	점수	소스
Agents & Tools	51	57.0	LS
Code Ranking	84	65.0	AA
General Ranking	43	80.0	AA
Multimodal Ranking	60	70.0	LS
Reasoning	54	67.0	LS
Science	63	68.0	AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

3d

SUNRGBD

0.35 / 100자체 보고

Hypersim

0.13 / 100자체 보고

Agents

t2-bench

79.0%자체 보고

BFCL-V4

68.5%자체 보고

AndroidWorld_SR

64.2%자체 보고

WideSearch

61.1%자체 보고

BrowseComp

61.0%자체 보고

FullStackBench en

60.1%자체 보고

TIR-Bench

59.8%자체 보고

FullStackBench zh

57.4%자체 보고

OSWorld-Verified

56.2%자체 보고

VITA-Bench

41.9%자체 보고

Terminal-Bench 2.0

41.6%자체 보고

DeepPlanning

22.6%자체 보고

Biology

GPQA

85.5%자체 보고

Chemistry

SuperGPQA

65.6%자체 보고

Code

SWE-Bench Verified

72.4%자체 보고

Communication

Multi-Challenge

60.8%자체 보고

Embodied

EmbSpatialBench

0.84 / 100자체 보고

Finance

MMLU-Pro

86.1%자체 보고

MMLU-ProX

82.2%자체 보고

General

IFEval

95.0%자체 보고

MMLU-Redux

93.2%자체 보고

C-Eval

90.5%자체 보고

MAXIFE

88.0%자체 보고

Global PIQA

87.5%자체 보고

MMMLU

85.9%자체 보고

MMMU

82.3%자체 보고

Include

81.6%자체 보고

MMStar

81.0%자체 보고

LiveCodeBench v6

80.7%자체 보고

IFBench

76.5%자체 보고

MMMU-Pro

75.0%자체 보고

LongBench v2

60.6%자체 보고

NOVA-63

58.1%자체 보고

SimpleVQA

0.56 / 100자체 보고

Grounding

RefCOCO-avg

0.91 / 100자체 보고

ScreenSpot Pro

70.3%자체 보고

RefSpatialBench

0.68 / 100자체 보고

Healthcare

VideoMMMU

82.3%자체 보고

SlakeVQA

80.0%자체 보고

MedXpertQA

62.4%자체 보고

PMC-VQA

62.4%자체 보고

Image To Text

OCRBench

89.4%자체 보고

Language

LingoQA

82.0%자체 보고

WMT24++

77.6%자체 보고

Long Context

MLVU

85.9%자체 보고

LVBench

73.6%자체 보고

AA-LCR

66.1%자체 보고

MMLongBench-Doc

0.60 / 100자체 보고

Math

HMMT 2025

92.0%자체 보고

HMMT25

89.8%자체 보고

MathVista-Mini

87.8%자체 보고

DynaMath

87.7%자체 보고

MathVision

86.0%자체 보고

CodeForces

0.81 / 3000자체 보고

PolyMATH

71.2%자체 보고

Humanity's Last Exam

48.5%자체 보고

Multimodal

VLMsAreBlind

96.9%자체 보고

93.7%자체 보고

AI2D

92.9%자체 보고

MMBench-V1.1

92.6%자체 보고

OmniDocBench 1.5

88.9%자체 보고

VideoMME w sub.

87.0%자체 보고

VideoMME w/o sub.

82.8%자체 보고

CC-OCR

81.0%자체 보고

CharXiv-R

79.5%자체 보고

MVBench

74.6%자체 보고

MMVU

73.3%자체 보고

BabyVision

44.6%자체 보고

ZEROBench-Sub

0.36 / 100자체 보고

Nuscene

15.2%자체 보고

ZEROBench

0.10 / 100자체 보고

Reasoning

CountBench

0.98 / 100자체 보고

Hallusion Bench

70.0%자체 보고

BrowseComp-zh

62.1%자체 보고

ERQA

60.5%자체 보고

Seal-0

47.2%자체 보고

OJBench

40.1%자체 보고

Spatial Reasoning

RealWorldQA

83.7%자체 보고

Vision

ODinW

41.1%자체 보고

AA 평가 지수

Intelligence Index

42.1

Coding Index

34.9

Tau2

0.9

Gpqa

0.9

Ifbench

0.8

Lcr

0.7

Scicode

0.4

Terminalbench Hard

0.3

Hle

0.2

LLM Stats 카테고리 점수

Biology

Instruction Following

Structured Output

Text-to-image

Video

Chemistry

Embodied

Finance

General

Grounding

Image To Text

Language

Legal

Math

Physics

Spatial Reasoning

Vision

Economics

Frontend Development

Healthcare

Long Context

Multimodal

Reasoning

Tool Calling

Agents

Code

Communication

Spatial

가격

입력 가격$0.3 / 1M tokens

출력 가격$2.4 / 1M tokens

혼합 가격 (3:1)$0.825 / 1M tokens

속도

토큰/초87.6 tokens/s

첫 토큰 지연1.40s

첫 응답 지연24.23s

사용 가능한 프로바이더

(LS 내부 단위)

프로바이더	입력 가격	출력 가격
Novita	300K	2.4M

외부 링크

LLM Stats